김 홍 석.1

4차 산업혁명의 실체

학번: 21305550

이름: 김 동 준

4차 산업 혁명이 제대로 갖춰진 모습으로 나타난 것은 2016년 1월 다보스 포럼이다. 포럼의 회장인 클라우스 슈밥이 4차 산업혁명이 개막되었다고 정식 선언한 것이다. 이 포럼의 주요 논제 중의 하나로 선정된 4차 산업혁명에 대해 많은 정보가 오갔다. 우선 슈밥의 4차 산업혁명의 내용부터 살펴보자. 슈밥이 제창한 4차 산업혁명의 내용은 두 가지로 압축할 수 있다. 하나는 산업혁명을 일으키는 동력이며, 다른 하나는 산업혁명이 일어나고 있다는 근거다. 물론 위와 같은 동력과 근거를 설득하기 위해 디지털, 바이오, 물리학, 생물학 분야를 아우르는 다양한 예시를 들고 있다. 여기서는 그런 예시의 내용보다는 슈밥이 주장하는 4차 산업혁명의 동력과 근거를 집중적으로 살펴보도록 하겠다. 먼저, 슈밥이 제시한 4차 산업혁명을 일으키는 동력을 알아보자. 슈밥은 그 동력을 디지털 기술(사물인터넷, 빅 데이터, 로봇, 인공지능 등)과 과학기술(바이오, 물리학, 생물학 분야,기술)의 상호 증폭적 융합이라고 보고 있다. 이런 점에서 슈밥의 4차 산업혁명은 1, 2, 3차 산업혁명과는 달리 기술융합으로 촉발된다.

이번엔 4차 산업혁명이라는 새로운 변혁에 대해 슈밥이 제시한 근거를 알아보자. 이 근거는 속도, 범위와 깊이, 시스템 충격의 세 가지 측면으로 압축된다. 속도 측면에서는 과학기술과 디지털의 기술발전이 초선형적, 즉 기하급수적으로 전개 된다고 주장한다, 그 범위와 깊이 면에서는 개인, 경제, 기업, 사회 모두가 변혁의 대상이 되며, 이 변혁의 영향은 각 대상에 대해 무엇을 어떻게 뿐만 아니라 누구인가라는 정체성의 문제를 제기할 정도로 깊숙하다고 보고 있다. 마지막으로 이언 변혁은 국가, 기업, 산업, 사회 전반의 총체적 변화를 가져올 정도로 충격적일 것으로 주장한다. 먼저 사회변화가 기하급수적이라는 첫 번째 근거를 살펴보자. 기하급수적 사회변화는 이미 18세기 중반의 1차 산업혁명부터 일어나고 있었으며, 지금까지 계속 이어지고 있다. 특히, 정보사회와 관련 혁신의 가속화는 이미 이전에 체계적으로 많이 설명된 주제이다. 따라서 이런 점은 4차 산업혁명의 근거로는 별로 타당하지 않다. 두 번째와 세 번째 근거인 변화의 깊이와 범위, 시스템적 충격도 마찬가지이다. 새로운 사실이 아니다. 여기서는 다루지 않았지만, 이 두 근거로 제시된 사례 중에서 대부분은 우리가 지난 50년간 거쳐 온 디지털 혁명 시대에서 이미 주목했고 수없이 논의된 것들이다. 그렇지 않은 사례들은 미처 인식하지 못했거나 주목하지 않았을 뿐이다.

요약하면, 슈밥의 4차 산업혁명의 개념은 여러 면에서 합리성이 떨어진다. 물론 과학기술의 진보가 매우 빨리 진행되는 것은 사실이다. 그렇지만 이런 진보는 새로운 것이 아니라 그간 우리가 목격해 왔던 바이다. 하나의 기술이 해당 산업의 경계를 넘어 다른 산업의 제품고도화에 이바지하는 기술융합화 현상도 이미 수십 년 전부터 진행됐다. 이런 맥락에서 융합이라는 화두도 그리 신선해 보이지는 않는다.

슈밥의 4차 산업혁명에 대한 경제학자나 전문가들의 시각도 그리 호의적이지는 않다. 슈밥이 4차 산업혁명의 개막을 전 세계에 공표하였을 때, 대부분의 저명 경제학자는 특별한 관심을 보이지 않았다. 이전에 독일에서 4차 산업혁명이 거론될 때도 그냥 상징적인 의미일 것으로 생각해 특별한 반응을 보이지 않았었다. 하지만 슈밥의 4차 산업혁명 담론이 점차 퍼지자 일부 경제학자는 진지하게 살펴보기 시작했다.

역시 대부분은 무시하고 의견을 내놓지 않았다. 다만, 극소수 학자나 전문가는 비판적 속내를 숨기지 않았다. 그런데 한 가지 눈여겨봐야 할 점이 있다. 바로 일본의 ‘4차 산업혁명선도전략‘도 슈밥이 제시한 4차 산업혁명과 뚜렷한 차이를 보인다는 점이다. 일본은 2015년 6월에 생각했던 빅 데이터, 사물인터넷, 인공지능이 가져올 변혁을 그대로 유지하면서 슈밥으로 부터는 4차 산업혁명이라는 용어만 빌린 것이다.

이미 앞에서 언급한 바와 같이, 일본의 4차 산업혁명의 기조는 슈밥의 4차 산업혁명의 개념과 다르다. 일본을 슈밥이 말하는 새로운 산업혁명에는 공감하지만, 과학기술의 융합보다는 빅 데이터, 사물인터넷, 인공지능, 로봇 기술을 4차 산업혁명의 핵심기술로 보고 있다. 이러한 일본의 4차 산업혁명 기조는 일견 합리적이라고 볼 수 있다. 그간 있었던 1차, 2차, 3차 산업혁명에서 특정 기술이 범용 기술로서 새로운 산업혁명의 동력이 되었듯이 일본의 산업혁명도 새로운 기술이 산업혁명의 동력이 될 것으로 보기 때문이다. IT 기술이 지난 70년간 전 산업과 경제 부문에 깊숙이 침투하여 혁신을 이끌었거나 지원했다는 사실과도 맥을 같이한다. 한편, IT 이외의 기술, 예컨대 합성생물학, 신소재 기술 등은 해당 산업차원의 혁신만을 가져올 것이며 전체 산업과 경제구조의 변혁을 가져올 수 있는 기술로 보는 것은 무리라는 점도 잘 이해하는 듯하다. 그런데 일본의 4차 산업혁명 기조는 새로운 산업혁명에 관한 체계적인 성찰이 부족한 탓으로 몇 가지 문제점을 지니고 있다. 첫 번째는 대부분의 새로운 IT기술, 즉 사물인터넷, 빅 데이터, 인공지능, 로봇을 새로운 산업혁명으로 범용기술로 보고 있다는 점이다. 두 번째 문제점은 IT 기술이 앞으로도 진화한다는 점을 도외시 하고 있다는 점이다. 앞으로 빅 데이터, 사물인터넷, 로봇보다 더 변혁적인 기술들이 지속해서 등장할 수 있다. 예컨대 2017년 4월 페이스북에서 발표한 VR 플랫폼 기술은 기존 모바일 시대의 막을 내리게 할 정도의 폭발력을 가진 기술이라고도 평가되고 있다. 현재의 기준으로는 이런 혁신기술을 모두 산업혁명을 일으키는 기술로 계속 편입시켜야 한다. 자칫하면, 4차 산업혁명이 IT기술 진보의 상징으로 왜곡될 수 있는 대목이다. 세 번째는 인공지능 기술을 일반 혁신기술과 같은 반열에 놓고 생각하고 있다는 점이다. 일본이 인공지능 기술을 4차 산업혁명의 핵심기술에 포함한 것을 다행이다. 하지만 인공지능 기술을 다른 기술들과 구별하고 있지 않다. 예컨대 빅 데이터, 사물인터넷, 로봇 등과 같은 반열에 올려놓고 있다. 기술, 산업, 경제적 맥락에서 범용기술이 산업혁명을 촉발하여, 이로 인해 생산성 급격히 향상하고 산업에 변혁이 일어나는 것에 대한 이해가 부족한 탓이다. 이젠 4차 산업혁명에 대한 기존 담론을 정리해야 할 시점이다. 지금까지의 논의를 통해 4차 산업혁명의 기조는 독일, 슈밥, 일본 각각이 서로 다른 입장이라는 것을 발견할 수 있었을 것이다. 이런 이유로 이전에도 4차 산업혁명의 기조를 분류해서 비교하려는 시도가 일부 있었다. 여기서는 각각의 기조에 명칭도 부여하고 차이점도 정리해 보고, 최종적으로 과연 이런 4차 산업혁명 기조가 적절한 것인지도 논의해 볼 것이다. 일반 슈밥의 4차 산업혁명에 대한 개념을 보자. 슈밥은 4차 산업혁명의 동력을 사물인터넷, 빅 데이터, 로봇, 인공지능 등의 디지털 기술이 바이오, 물리학, 생물학 등의 과학 분야의 상호 증폭적 융합이라고 정의하고 있다. 이 정의에 따라 슈밥의 4차 산업혁명의 개념을 잘 나타낼 수 있는 표현을 고른다면 ‘과학기술융합 주도론’일 것 같다. 이미 슈밥이 제시한 4차 산업혁명ㅇ의 동력과 근거에 대한 부정적 견해를 밝힌 바 있다. 여기서는 따로 부연 설명을 할 필요가 없을 것이다. 이번에 독일의 4차 산업혁명으로 넘어가 보자. 알다시피 독일의 4차 산업혁명은 생산기술혁신을 바탕으로 한다. 독일의 4차 산업혁명의 기조는 ‘생산기술혁신 주도론’으로 부르면 되겠다. 생산기술혁신 주도론을 과연 새로운 산업혁명으로 볼 수 있을까? 부정적인 견해가 대세다. 스마트 팩 토리 시술자체는 이전 범용기술이었던 증기기관이나 전기력, 디지털 기술에 필적할 만한 생산성의 획기적인 증가를 가져오기가 힘든 까닭이다. 여러 다른 산업의 큰 변혁을 가져올 거란 기대가 힘들다는 점도 한 이유다. 독일ㅇ의 4차 산업혁명은 자국의 제조업 경쟁력 향상을 위한 캐치프레이즈라고 폄하하는 전문가도 있다. 마지막으로 일본을 보자. 일본은 슈밥이 말하는 새로운 산업혁명에는 공감하지만, 과학기술의 융합보다는 빅 데이터, 사물인터넷, 인공지능, 로봇 기술을 4차 산업혁명의 기술로 보고 있다. 따라서 일본의 4차 산업혁명의 기조는 축약하면 ‘IT혁신기술 주도론’이라고 부를 수 있다. IT혁신기술 주도론은 산업혁명이라는 맥락에서는 새로운 산업혁명으로 보기엔 뭔가 석연치 않다. IT 기술혁신 추세를 자국의 국정기조인 재흥전략의 캐치플레이로 둔갑시킨 것에 불과할 수도 있다. 지금까지 이른바 독일의 ‘생산기술혁신 주도론’, 슈밥의 ‘과학기술융합 주도론’, 일본의 ‘IT혁신기술 주도론’을 살펴보았다. 산업혁명의 맥락에서 세 가지 모두 엄밀하게는 4차 산업혁명의 기조로는 적합하지 않다는 결론이다. 4차 산업혁명의 실체를 바로 알기위해서 IT기술에 대해 알아보자. 그간IT 기술의 가속적 발전이 가능했던 가장 중요한 원리는 바로 무어의 법칙이다. 이 법칙에 따라 IT 하드웨어가 소형화, 저 전력화 및 속도향상이 거의 기하급수적으로 전개됐다. 이에 따른 IT활용의 가속적 확대는 생산성 향상과 산업의 질적 변화를 가져왔으며, 결국 3차 산업혁명을 견인하는 원동력으로 작용했다. IT활용의 가속화는 세 가지 기술 부문(하드웨어, 소프트웨어, 데이터)의 진보를 통해 이루어졌다. 기술적 진보로 원하는 IT 기기의 각 기술 부분에 대한 실용화 조건이 모두 갖춰지면 바로 그 기기가 제작되고 활용되었다는 말이다. 그렇다면 IT 기기의 기술부문 중에서 3차 산업혁명 시대에 다양한 IT 기기가 급속 활용된 것에 더 많이 이바지한 것은 무엇일까? 대개 많은 소프트웨어와 하드웨어는 굳이 비유하자면 각각 사람의 뇌와 신체에 해당한다는 인식 때문일 것이다. 하지만, 그렇지 않다. 3차 산업혁명 동안 실질적으로 IT활용의 가속화에 가장 많이 기여한 것은 하드웨어 기술 부문이었다. 하드웨어 기술은 거의 기하급수적인 발전을 거듭하였지만, 소프트웨어나 디지털 데이터 기술의 발전 속도는 상대적으로 낮은 선형적인 수준을 벗어나지 못했기 때문이다. 따라서 대부분의 새로운 IT 기기 자체의 실용화는 하드웨어 기술발전이 주도했다. 소프트웨어와 디지털 데이터의 기술발전의 뒤를 받쳐주는 역할을 한 것이다. 무어의 법칙을 간단히 살펴보자. 1965년 미국 인텔 사장이었던 고든 무어는 CPU의 성능 발전에 대한 전망을 내놓는다. 향후 10여 년 동안은 CPU의 속도가 1년에 두 배씩 증가한다는 것이 요지다. 이 내용 중에서 실제 산업 현장의 상황에 따라 두 가지가 수정되지만, 그 수정 내용이 오늘날 무어의 법칙으로 알려지게 된다. 한 가지는 두 배씩 증가하는 주기가 1년이 아니라 18개월로 변경되고, 다른 하나는 10여 년을 넘어 50여 년 이상 지속했다는 점이다.

일반적으로 무어의 법칙에 따른 발전은 초선형적, 기하급수적, 또는 배가적 발전이다. 단순한 계산으로도 이런 발전이 얼마나 경이로운 것인지 알 수 있다. 예컨대, 어떤 물체의 크기에 무어의 법칙이 적용되면 30년이면 약 백만 배로 커지게 되며, 60년이면 일조 배로 커지게 된다. 3차 산업혁명 기간 IT기기가 다양한  분야로 빠르게 확산한 데에는 무어의 법칙으로 인해 IT 하드웨어 기술이 기하급수적으로 발전했기 때문이라는 점을 알아보았다. 그런데 수년 전부터 무어의 법칙이 둔화하여 조만간 더는 지속하지 않을 거란 전망이 나오고 있다. 이 전망이 사실이라면 3차 산업혁명은 동력을 상실해서 곧 막을 내릴 것이다. 3차 산업혁명의 막이 내려야 4차 산업혁명을 논할 수 있으니 무어의 법칙에 대한 전망은 매우 중요한 사안이다.

3차 산업혁명의 시대가 저물어 가고 있다는 뚜렷한 징후가 나타나고 있다. 그간 IT 활용을 가속화했던 무어의 법칙은 거의 끝나가고, IT는 거는 생산성 향상에 힘을 쓰지 못하는 까닭이다. 결국 4차 산업혁명은 인공지능 혁명이다. 새로운 산업혁명을 놓고 벌어지는 여러 논란의 핵심은 IT 활용을 다시 가속화해서 생산성 향상에 불을 지필 수 있는 신기술이 존재하는지가 관건이다. 만약 그렇지 않다면, 최근 제기되는 4차산업력명은 최근의 기술적 혁신을 상징하는 캐치프레이즈일 뿐이다. 우선, 4차 산업혁명의 범용기술이 무엇인지 알아보자. 두말할 필요가 없이 인공지능 기술이다. 인공지능이 어떻게 동력을 잃고 저물어 가는 3차 산업혁명의 시대를 넘어 새로운 4차 산업혁명의 막을 열 것인지는 이미 앞에서 충분히 살펴보았다. 따라서 부연 설명할 것은 별로 없다. 4차 산업혁명의 범용기술인 인공지능 기술은 어떤 형태로 구현되는지도 짚어보자. 인공지능은 일종의 소프트웨어 기술에 속한 분야이므로 당연히 그 체현(體現)은 당연히 소프트웨어일 수밖에 없다. 인공지능 소프트웨어는 두 가지 형태가 될 것이다. 하나는 독립적인 소프트웨어이다. 이전에 살펴본 로보어드바이저가 한 사례다. 다른 하나는 기존 소프트웨어에 추가되는 형태이다. 기존 소프트웨어란 시스템 소프트웨어와 응용 소프트웨어, 서비스와 같이 컴퓨터에서 작동하는 소프트웨어는 물론이고 일반 IT 기기나 로봇 등에 내장된 모든 소프트웨어를 말한다. 이제 4차 산업혁명의 실체에 명확한 정의를 부여해 보자. 보통 3차 산업혁명은 ‘디지털 혁명’ 또는 ‘IT 혁명’으로 일컫는다. 3차 산업혁명의 이름으로 범용기술을 사용한 것이다. 그렇다면, 4차 산업혁명의 명칭은 ‘인공지능(AI) 혁명’이 가장 적합하다.

좀 더 상세히 표현한다면, “인공지능이 주도하는 스마트화”라고 불러도 괜찮을 것 같다. 인공지능 기술의 체현까지 포함한 명칭이다. 인공지능으로 인해 다양한 스마트 소프트웨어들이 3차 산업혁명에 버금가는 새로운 사회 경제의 혁신을 가져올 것이라는 의미이다. 다음으로 살펴볼 것은 인공지능의 보완기술이다. 이전 산업혁명의 범용기술과 마찬가지로 인공지능 혁명은 생산성의 비약적 향상과 산업의 질적 변화와 같은 큰 변혁을 일으킨다. 이런 변혁은 범용기술만으로는 가능하지 않으며, 보완혁신이 함께 이루어져야 한다. 그런 기술이 보완기술이다. 예컨대 증기기관의 경우 철강기술이 보완기술 중의 하나였다. 그런데 인공지능은 그런 보완혁신의 필요가 상대적으로 작다. 증기기관, 전기력, 디지털기술 같은 이전 범용기술과 비교해서 인공지능은 두 가지 면에서 약간 특별한 까닭이다. 첫 번째는 이전 범용기술들은 기존에 존재하지 않았던 새로운 기술이었지만, 인공지능 기술은 기존 존재하는 소프트웨어에 속한 기술이다. 일반 소프트웨어와 마찬가지로 인공지능 기능을 갖는 소프트웨어도 컴퓨터, IT 기기 또는 비IT 기기에 탑재되어 활용될 것이다. 이런 상황에서는 앞으로도 지속해서 발전할 IT의 인프라 자체가 인공지능의 보완혁신이 되는 것이다. 두 번째는 이전 범용기술과는 달리 인공지능 기술은 복합기술이라는 점이다. 일반적으로 인공지능은 음성인식, 시각인식, 학습, 추론, 계획 등과 같은 인간지능과 연관된 기술들의 총체적 집합이다. 이런 상황에서는 각각의 혁신이 인공지능 전체로 보면 보완혁신에 해당하게 된다. 따라서 인공지능에 대한 보완기술은 따지는 것은 그다지 생산적인 일은 아니다. 굳이 몇 개를 들어보자면, 인공지능을 위한 전용 하드웨어 기술을 들을 수 있다. 전용 프로세서를 비롯한 전용 하드웨어는 인공지능이 탑재될 수 있는 IT 기기의 범위를 확대할 수 있다. 두 번째는 로봇 기술이다. 인공지능이 로봇에 접목되면, 산업의 생산성이 크게 향상될 수 있는 까닭이다. 마지막이자 가장 중요한 주체는 4차 산업혁명의 시작 시점이다. 4차 산업혁명은 아직 시작하지 않았다. 다만 여러 징후가 보일 뿐이다. 현재의 인공지능은 아직 걸음마 단계이다. 인공지능 기술이 더 성숙한 단계에 이르면 본격적으로 4차 산업혁명이 전개될 것이다. 만약 인공지능 기술의 발전이 한계에 부닥치고, 그 한계가 실용화에 장벽이 된다면 4차 산업혁명은 요원할 수도 있다. 결국, 4차 산업혁명의 본격적인 전개는 인공지능 기술의 발전 속도에 달려있다.

4차 산업혁명의 진행속도는 인공지능의 기술진보에 달렸다. 인공지능 기술은 일종의 시스템 기술이므로 그 수준을 평가하기가 매우 어렵다. 그렇지만 4차 산업혁명에 대한 논의는 항상 인공지능의 기술진보 문제로 귀결되므로 이런 논의를 위해서는 인공지능의 기술진보를 간단하면서도 직관적으로 가늠할 수 있는 수단이 필요하다. 이런 필요에 따라 인공지능 기술진보를 3단계로 구분한 내용을 소개한다. 인공지능의 기술진보 단계를 구분하는 것은 매우 어려운 일이다. 그 기준이 상당히 방대하기 때문이다. 그렇지만, 이 책의 논의에 필요한 정도로 최대한 개략적인 선에서 기술진보를 3단께로 구분했다. 이러한 인공지능의 기술진보 단계를 정의하는 데에는 두 가지 방식을 적용했다. 첫 번째로 인공지능 기술진보를 기술의 내용보다는 기술의 활용을 기준으로 구분했다. 4차 산업혁명의 전개는 인공지능을 얼마나 많이 활용하는가에 달려있다. 한편, 인공지능의 활용은 인공지능 기술의 진보에 발맞춰 단계적으로 심화한다. 따라서 활용관점에서 기술진보를 구분하면 4차 산업혁명의 전개를 설명하는 일이 더욱 쉬워진다. 두 번째로 인공지능 기술진보를 구분할 때 인간을 참조모델로 삼았다. 이런 기준은 별로 새로운 것이 아니다. 사실 인공지능 기술을 가늠하는 최종적인 척도는 인간이다. 그간 인공지능 시스템의 수준을 평가할 때, 암묵적으로 인간의 지적능력과 행동을 직접 또는 간접적인 기준을 사용해 왔다. 예컨대, 휴머노이드 로봇을 설명할 때, 사람의 행동을 나타낼 때 쓰는 표현을 그대로 사용하고 있다. 인공지능 활용의 최종적 단계에는 인간이 하는 모든 일을 인공지능이 대신하고 있을 거란 발상도 거기서 나왔다. 셋째, ‘인간수준 인공지능’은 인간처럼 생각하고, 판단하며, 행동할 수 있는 인공지능을 말한다. 이런 인공지능은 스스로 생각하고 계획하며, 행동할 수 있다는 점에서 기계가 자율성을 가진 단계라고 할 수 있다. 이 단계가 성숙해지면 인공지능은 감정과 의식을 가지며, 그런 인공지능은 이른바 계시록적 미래학자들이 말하는 ‘범용 인공지능’이라고 할 수도 있다. 이런 수준의 인공지능은 이미 인간 자체로 보면 되므로, 굳이 설명할 필요가 없을 것이다. 한편, 인지수준 인공지능 시스템은 인간과 커뮤니케이션을 할 수 있으며, 인간이 요청하는 작업을 무난하게 수행할 수 있게 된다. 인지수준 인공지능의 초기에는 인공지능은 단순히 인간의 역량을 증강하는 역할을 할 것이다. 그렇지만 인지수준 인공지능이 성숙해지면, 인공지능에 의한 지식노동자와 전문가의 업무 대체가 늘어나 실업이 대두하는 상황에 접어들게 된다. 마지막으로 인간주순 인공지능은 인간이 할 수 있는 것은 거의 대신할 수 있으므로 극심한 실업문제가 대두한다.